Facebook的脸部识别计划DeepFace已经非常接近人脑的识别能力。DeepFace可以分辨两张照片，无论角度光影，它都能告诉你这两张照片有没有包含同一张脸:该判断的准确度高达%。人类也可以完成这项任务，但是我们不具备处理大量数据的能力。目前DeepFace只是一个研究项目，未来它很可能会用在Facebook的网站上。但人脸识别的能力，绝对不止这样。

Facebook想要做的是可以在整个互联网上跟踪你的图像，甚至是进入你的现实生活:它可以追踪你的行踪，并借此了解你的动向。这样的行为有点可怕，但是它能够提供的数据却是非常有用的，之前笔者在一些提及移动支付的文章里都会讲到iBeacon。它就是一种跟踪顾客，搜集数据的硬件:前提是你得有手机。现在DeepFace的成熟，说明目前很多的应用都可以摆脱手机的限制。例如移动支付在买单时的身份确认，都可以通过这种系统完成。

DeepFace是由Facebook位于加州的AI研究小组所开发的，它基于一项深度的神经科学研究，目的在于模仿人类的神经系统工作方式。深度学习（Deep Learning）是一种机器学习的机制，软件会先分析一个庞大的数据组，如:人脸。在细部分析各项组合模块，如:眉毛、脸颊等。DeepFace通过分析四百万张图片，并在它们上面找到关键的定位点，并通过分析这些定位点来辨别人脸。这个学习的过程需要时间，但是一旦完成学习，每个输入软件的图片都会被分析成类似指纹一样的信息文件。

DeepFace在分析同一个人的两张照片时，会将它转成3D的模型，并全部分析称正面的照片，光影和角度基本上不会影响分析结果。分析报道指出，DeepFace的表现很好，跨越了人脸识别的效用问题。人类在完成相同工作时，得的分数之比机器稍高一点。从表面上来看，Facebook只是想在两张图片上找到同一个人的脸，但是该系统完全有能力通过一张图片搜寻到这个人的信息:人肉搜索。虽然Facebook已经在线上提供分析照片的服务，但是目前只适用于正面照片。假设Facebook不断提高该系统的准确程度，那么这套系统能够诞生出来的相关应用将是非常强大的。就像笔者前面所说的，身份验证、定位等，我们可能不在需要身份证，而且目前所苦恼的移动支付安全问题都可以得到解决。

当然，Facebook想拿DeepFace做什么仍然是一个迷。它可能只是用于Facebook网站，也有可能应用于监控系统或者是消费。这些应用都将改变我们的生活，当然我们的隐私也受到很大的影响。这让笔者想到电影《少数派报告》里，人们无时无刻的在被扫描瞳孔，实时追踪动向的情景。这样的景象可能很快就会出现在我们的生活当中。